在前面的博客中,我们介绍过关于numpy中的张量网络的一些应用,同时利用相关的张量网络操作,我们可以实现一些分子动力学模拟中的约束算法,如LINCS等。在最新的nightly版本的MindSpore中也支持了爱因斯坦求和的算子,这是在张量网络中非常核心的一个操作,本文就简单介绍一下MindSpore中使用爱因斯坦求和的方法。
Einsum是在1.6之后的版本才支持的,MindSpore的Master分支就是官网上面的Nightly版本,我们可以安装这个已经实现了爱因斯坦求和算子的版本。
安装指令如下:
python3 -m pip install mindspore-cuda11-dev -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade
我们可以先将张量缩并,理解成是一个普通的矩阵乘积即可,只是相乘的矩阵维度大小略有区别。可以先看一个简单的案例,再解析其中的原理:
Python 3.9.0 (default, Nov 15 2020, 14:28:56)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import os
>>> os.environ['GLOG_v'] = '4' # 设定日志等级,防止屏幕上出现大量的MindSpore告警信息
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> a = Tensor([[1.,2.],[3.,4.]])
>>> b = Tensor([1.,1.])
>>> ein_0 = ops.Einsum('ij,j->i') # 对第二个维度进行缩并
>>> print (ein_0((a,b)))
[3. 7.]
>>> ein_1 = ops.Einsum('ij,i->j') # 对第一个维度进行缩并
>>> print (ein_1((a,b)))
[4. 6.]
我们日常所见的矩阵,可以采用张量这样的“章鱼图”表示方法来标记,每一个张量都是一个“章鱼”的头,而矩阵的每一个维度代表一条“章鱼腿”,比如一个维度为\((2,2,2)\)的矩阵,就可以用一只“三条腿的章鱼”来表示。而学习张量网络的时候经常可以看到的如下这张图,就分别用于表示一维、二维和三维的矩阵:
这些是张量的基本概念,而如果我们把“章鱼腿”都连接起来,就表示规定了这个张量的运算方向,张量只能跟相互连接的张量进行缩并(矩阵运算)操作。比如上一个章节中的案例,就可以用这样的一个张量图来表示:
可以看到,这两个矩阵运算之后得到的结果,是一个“单腿”的张量,对应于矩阵运算的维度变化就是:\((2,2)\times(2,)->(2,)\)。如果我们把这个运算推广开来,建立一个带有复杂链接信息的张量拓扑图,那么就得到了一个张量网络。在一个大型的张量网络中,我们不仅可以通过高性能的GPU来加速张量缩并的运算,还有路径搜索和图分解等算法可以进一步加速张量网络缩并,得到我们想要的结果。
我们可以再细化的讲解一下上一个章节中的案例,当我们使用ij,j->i这个路径时,得到的结果的第一个元素为\(a[0]\cdot b=3\),得到的第二个元素为\(a[1]\cdot b=7\)。当我们使用ij,i->j这个路径时,得到的结果的第一个元素为\(a[:,0]\cdot b=4\),得到的第二个元素为:\(a[:,1]\cdot b=4\)。从这个过程可以发现,对于二维的张量,其实取不同的“腿”,就是取行和取列运算的区别而已。对于更加高维的张量,我们很难用行、列这样的指标来衡量和理解,但是我们还是可以通过python的这种矩阵运算来理解。更多的参考示例,可以阅读MindSpore的官方文档(参考链接2)。
张量网络计算,已经在众多的领域中得到了应用,不仅仅是传统的计算化学,当下医药研发领域的分子动力学模拟、计算化学和材料模拟,甚至是未来的量子计算,张量网络技术都在当中发挥重要作用。本文介绍的是MindSpore最新对张量网络计算的支持的第一步:用爱因斯坦求和计算张量网络缩并。
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为什么下面的代码会报错?['hello','stack','overflow'].inject{|memo,s|memo+s.length}TypeError:can'tconvertFixnumintoStringfrom(irb):2:in`+'from(irb):2:in`blockinirb_binding'from(irb):2:in`each'from(irb):2:in`inject'from(irb):2如果传递了初始值,它就可以正常工作:['hello','stack','overflow'].inject(0){|memo,s|memo+s.length}=>18
我正在尝试从ruby散列中求和值,但使用inject或reduce都没有返回正确答案。似乎这些方法正在覆盖存储的当前值而不是对它们求和。我的哈希看起来像这样:@test=[{"total"=>18,"type"=>"buy","date"=>Thu,21Nov2013,"instrument_code"=>"food"},{"total"=>92,"type"=>"buy","date"=>Thu,14Nov2013,"instrument_code"=>"food"},{"total"=>12,"type"=>"buy","date"=>Wed,20Nov2013,"instru
这是数组版本:Sum2hashesattributeswiththesamekey我有2个数组,例如:a=[[1,10],[2,20],[3,30]]b=[[1,50],[3,70]]我怎样才能对第一个值(如果存在)求和得到:c=[[1,60],[2,20],[3,100]] 最佳答案 你可以这样做:(a+b).group_by(&:first).map{|k,v|[k,v.map(&:last).inject(:+)]}首先,您使用+将数组放在一起,因为您不关心a和b,您只关心它们的元素。然后group_by按第一个元素对组合数组
在设法通过C#将数据加载到我的Rails服务器之后(查看here了解我在说什么),我现在尝试将一个文件连同其他数据一起上传到同一服务器。在Ruby中,我可以用代码做到这一点:require'HTTMultiParty'classReceiptCreateincludeHTTMultiParty#Logtofile#debug_outputFile.new("httparty1.log","w+")base_uri"localhost:3000"format:jsonheaders"Accept"=>"application/json"definitializeenddefpost(ma
我有一个这样的哈希。products={199=>['Shoes',59.99],211=>['Shirts',19.99],245=>['Hats',25.99],689=>['Coats',99.99],712=>['Beanies',6.99]}它有一个商品编号=>[product,price]。我想在不使用inject方法的情况下汇总所有价格。谁能帮帮我? 最佳答案 products.values.map(&:last).reduce(:+)#=>212.95 关于ruby-在r
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我有以下设置。Invoicehas_manyJobshas_manyTasksbelongs_touser我想获取所有User的Invoice有任务并汇总他们的数量classInvoice这是我得到的@invoice=Invoice.find(params[:id])jobs=@invoice.jobs.joins(:tasks).select('tasks.user_id,(sum(tasks.quantity)*jobs.price)astotal').group('tasks.user_id,jobs.id').order('tasks.user_id')我明白了,这很接近我想要
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我有两个表,Order(ID,Value)和OrderType(ID,Name[Quote,Sale,Purchase,etc])我想获得每种类型的订单总数(count)和每种类型的订单总值(value)(sum)我可以单独使用Order.group(:order_type).count(:id)和Order.group(:order_type).sum(:value)我想在一个查询中执行这些,相当于下面的SQLSELECTorder_types.id,Count(*)astotal_count,Sum(orders.value)Astotal_valueFROMorderJOINor